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Enregistrement W4210699318 · doi:10.3390/su14031664

A Numerical Methodology to Predict the Maximum Power Output of Tidal Stream Arrays

2022· article· en· W4210699318 sur OpenAlexaff
Soheil Radfar, Roozbeh Panahi, Meysam Majidi Nezhad, Mehdi Neshat

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensJacobs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTidal powerMarine energyPredictabilityRenewable energyMarine engineeringWind powerPosition (finance)Power (physics)Environmental scienceMeteorologyComputer scienceEngineeringMathematicsGeographyStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to its high level of consistency and predictability, tidal stream energy is a feasible and promising type of renewable energy for future development and investment. Numerical modeling of tidal farms is a challenging task. Many studies have shown the applicability of the Blade Element Momentum (BEM) method for modeling the interaction of turbines in tidal arrays. Apart from its well-known capabilities, there is a scarcity of research using BEM to model tidal stream energy farms. Therefore, the main aim of this numerical study is to simulate a full-scale array in a real geographical position. A fundamental linear relationship to estimate the power capture of full-scale turbines using available kinetic energy flux is being explored. For this purpose, a real site for developing a tidal farm on the southern coasts of Iran is selected. Then, a numerical methodology is validated and calibrated for the established farm by analyzing an array of turbines. A linear equation is proposed to calculate the tidal power of marine hydrokinetic turbines. The results indicate that the difference between the predicted value and the actual power does not exceed 6%.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
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Résumé présentoui

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